KS测试(Kolmogorov-Smirnov test)是一种非参数统计检验方法,用于比较两个样本的累积分布函数(CDF)是否来自同一分布。它基于样本数据的经验分布函数(ECDF),通过计算两个样本的ECDF之间的最大差值来判断它们是否来自同一分布。
KS测试的分类:
- 单样本KS测试:用于检验一个样本是否来自某个已知分布。
- 双样本KS测试:用于比较两个样本是否来自同一分布。
KS测试的优势:
- 非参数性:KS测试不需要对数据的分布做出任何假设,适用于各种类型的数据。
- 敏感性:KS测试对于两个样本的差异较小的部分也能进行有效的检测。
KS测试的应用场景:
- 数据分布检验:可以用于检验数据是否符合某个已知分布,如正态分布、指数分布等。
- A/B测试:可以用于比较两个样本的转化率、点击率等指标是否存在显著差异。
- 机器学习模型评估:可以用于评估模型的预测结果与真实结果之间的差异。
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